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硕士生导师

当前位置: 首页 >> 正文

李东娟
发布日期:2025/03/20

 

                                                     

                         

       

                         

                         

       

李东娟,女,1979年生,辽宁葫芦岛人,硕士,教授,硕士生导师。2007年毕业于大连工业大学化学工艺专业,获工学硕士学位,同年到william威廉中文化学与化境工程学院任教。        

长期从事化工与控制交叉领域相关的研究工作。近年来,围绕化工系统、污水处理系统及非线性系统的自适应控制及其应用进行了系统研究,取得了一定的研究成果。先后主持国家自然科学基金项目2项、辽宁省教育厅一般项目3项、参与多项国家自然科学基金项目。在IEEE汇刊、中国科学、化工学报等国内外权威期刊以第一作者发表学术论文近30篇,其中SCI检索论文19篇。        

        Ø 教育及工作经历        

1999.09-2003.07     沈阳工业大学       应用化学专业            工学学士        

2004.09-2007.04     大连工业大学       化学工艺专业            工学硕士        

2007.04~至今       william威廉中文       WilliamHill威廉希尔      教师        

        Ø 研究方向        

1. 非线性系统的神经网络控制        

2. 连续搅拌反应釜系统的智能控制        

3. 化学反应釜中时滞问题的智能约束控制        

4. 污水处理过程智能约束控制        

        Ø 科研课题        

       1. 国家自然科学基金面上基金项目,62473184,非线性状态依赖约束系统的智能自适应输出反馈控制及其应用,2025.01-2028.12,50万,主持        

       2. 国家自然科学基金青年基金项目,61603164,具有输出和状态约束非线性系统的自适应神经网络控制及其应用,2017.01-2019.12,21万,主持        

       3. 辽宁省教育厅一般项目,L2013243, 连续搅拌反应釜系统的智能控制算法设计与分析,2013.07-2015.12,3万元,主持        

       4. 辽宁省教育厅一般项目,JJL202015406,时滞系统的智能约束控制及其在化学反应釜中的应用,2020.06-2022.06,3万元,主持        

       5. 辽宁省教育厅一般项目,JYTMS20230849,具有约束的化工连续搅拌反应釜的智能建模与控制,2023.09-2025.09,3万元,主持        

       Ø 代表性科研成果(第一作者发表的部分SCI检索论文)        

        1. Dong-Juan Li, Yi-Fan Yan, and Dapeng Li*, Adaptive event-triggered control for wastewater treatment process using self-organizing fuzzy neural network, IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, DOI: 10.1109/TASE.2025.3533020, 2025.      

     2.Dongjuan Li, Yaning Wang, Yan-Jun Liu, Lei Liu,IBLFs-based adaptive fuzzy control for continuous stirred tank reactors with full state constraints and actuator faults, Journal of Process Control, 2023, 124: 14-24.      

        3. Dongjuan Li, Dongxing Wang, Lei Liu*, and Ying Gao, Adaptive finite-time tracking control for continuous stirred tank reactor with time-varying output constraint, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2021, 51(9): 5929-5934.      

        4. Dongjuan Li, Shuming Lu, and Lei Liu*, Adaptive NN cross backstepping control for nonlinear systems with partial time-varying state constraints and applications to hyper-chaotic systems, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2021, 51(5): 2821-2832.      

        5. Dongjuan Li * and Dapeng Li, Adaptive control via neural output feedback for a class of nonlinear discrete-time systems in a nested interconnected form, IEEE Transactions on Cybernetics, 2018, 48(9): 2633-2642.      

        6. Dongjuan Li, Shumin Lu, Yan-Jun Liu* and Dapeng Li, Adaptive fuzzy tracking control-based Barrier Functions of uncertain nonlinear MIMO systems with full state constraints and applications to chemical process, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2018, 26(4): 2145-2159.      

        7. Dongjuan Li and Dapeng Li*, Adaptive tracking control for nonlinear time-varying delay systems with full state constraints and unknown control coefficients, Automatica, 2018, 93: 444-453.      

       8.Dongjuan Li, Adaptive neural stabilization control for unified chaotic systems with full state constraints, Journal of Vibration and Control, 2016, 22(1): 121-128.      

       9.Dongjuan Li*, Adaptive neural network control for a two continuously stirred tank reactor with output constraints , Neurocomputing, 2015, 167: 451-458.      

       10.Dongjuan Li* and Dapeng Li, Adaptive Controller Design-Based Neural Networks for Output Constraint Continuous Stirred Tank Reactor, Neurocomputing, 2015, 153: 159-163.      

       11.Dongjuan Li*, Adaptive Neural Network Control for a Class of Continuous Stirred Tank Reactor Systems, Science China Information Sciences, 2014, 57(10): 1-8.      

       12.Dongjuan Li* and Li Tang, Adaptive Control for a Class of Chemical Reactor Systems in Discrete-Time Form, Neural Computing & Applications, 2014, 24(6): 1807-1814.      

       13.Dongjuan Li*, Neural network control for a class of continuous stirred tank reactor process with dead-zone input, Neurocomputing, 2014, 131: 453-459.      

        Ø 研究生招生        

招收对化工过程智能控制有浓厚兴趣、拥有较强编程能力、计算机应用能力和实验能力,具

有化学工程与工艺、应用化学、计算机、自动化等专业背景的本科毕业生。        

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

       

   

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